Initial commit: test-resource-agent with 0 tools - src/server/mcp_server.py

src/server/mcp_server.py

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+"""
+MCP 服务器 - test-resource-agent
+
+Agent with 0 external tools
+使用 Pydantic AI 和 FastMCP 框架。
+自动生成时间: 2026-01-30T11:49:56.097625
+"""
+import json
+import os
+from typing import Optional
+
+from mcp.server.fastmcp import FastMCP
+from pydantic_ai import Agent
+
+# ==================== 配置 ====================
+
+# LiteLLM Gateway 配置
+_BASE_URL = os.getenv('OPENAI_BASE_URL', 
+    os.getenv('LLM_BASE_URL', 'https://litellm.graystone-fb459c5d.southeastasia.azurecontainerapps.io/v1'))
+_API_KEY = os.getenv('OPENAI_API_KEY', 'sk')
+
+os.environ.setdefault('OPENAI_API_KEY', _API_KEY)
+os.environ.setdefault('OPENAI_BASE_URL', _BASE_URL)
+
+# 模型名称（pydantic_ai 需要 openai: 前缀）
+def _get_model_name() -> str:
+    model = os.getenv('MODEL_NAME', os.getenv('LITELLM_MODEL', 'taiji/gpt-4o-mini'))
+    return model if ':' in model else f'openai:{model}'
+
+MODEL_NAME = _get_model_name()
+
+# ==================== MCP 服务器 ====================
+
+server = FastMCP('test-resource-agent')
+
+# 系统提示词
+SYSTEM_PROMPT = """你是 test-resource-agent，一个专业的 AI 智能助手。
+
+## 角色定位
+Agent with 0 external tools
+
+## 可用工具
+
+
+## 工作原则
+1. 理解用户意图：仔细分析用户的请求，确保准确理解需求
+2. 选择合适工具：根据需求选择最合适的工具来完成任务
+3. 清晰反馈：以用户友好的方式呈现结果
+4. 错误处理：遇到问题时提供有用的错误信息和建议
+
+## 响应格式
+- 对于数据查询：返回结构化的 JSON 数据
+- 对于操作请求：返回操作状态和结果
+- 始终使用中文与用户交流（除非用户使用其他语言）"""
+
+
+def get_agent() -> Agent:
+    """创建 Agent 实例（每次调用使用最新的 API Key）"""
+    return Agent(MODEL_NAME, system_prompt=SYSTEM_PROMPT)
+
+
+# ==================== MCP 工具定义 ====================
+
+
+# ==================== 工具映射（供 API 使用）====================
+
+TOOL_MAP = {
+
+}
+
+TOOL_LIST = [
+
+]
+
+
+if __name__ == '__main__':
+    server.run()